Comfy Local MCP

AIエージェント（Claude Code、Claude Desktop、Cursor）から自分のローカルComfyUIを操作できる、ファーストパーティのcomfy-local-mcpサーバーを使用します。ワークフローを実行し、出力を収集し、インストールに実際に含まれるノードとモデルを検査します。

非公開テスト。 comfy-local-mcp は非公開テスト中であり、まだ一般公開されていません。非公開テストへのアクセス権がない場合、現在はインストールや使用はできません。コアループ (server_info → run_workflow → fetch_outputs) は実際のローカル ComfyUI に対してエンドツーエンドで検証されていますが、ツールや動作はまだ変更される可能性があります。

comfy-local-mcp は Comfy の ファーストパーティのローカル MCP サーバー — AI エージェント (Claude Code、Claude Desktop、Cursor、およびその他の MCP クライアント) から ローカルの ComfyUI インストールを操作する公式の方法です。これは comfy-cli の薄いラッパーであり、各ツールは comfy コマンドをシェルアウトし、comfy-cli がエンジンとして機能します。Comfy Cloud MCP とのコード共有はありません。

クラウドやパートナーサーバーとは異なり、これは あなたのマシン で実行されている ComfyUI と通信するため、自分のワークフローを実行したり、インストールに実際に含まれているノード、カスタムノード、モデルを検査したりできます。

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要件

• Python 3.10+
• comfy-cli が PATH に設定されていること（pip install comfy-cli）： すべてのツールがラップするエンジン
• ComfyUI ワークスペース： ワークスペースがない場合は comfy install で作成してください（既存のチェックアウトがある場合は comfy set-default <パス> で対応可能）
• 実行中の ComfyUI： ツールを使用する前に comfy launch で起動してください。ここでの操作は ComfyUI を暗黙的に起動しません

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インストール

リポジトリ をチェックアウトしてから:

pip install .        # または作業用コピーの場合は `pip install -e .`

これにより、comfy-local-mcp コンソールスクリプトが PATH に配置されます。このコマンドはMCPサーバーであり（stdio経由でMCPを通信します）。以下の手順でAIクライアントを指定してください。

COMFY_BIN（オプション）。 MCPクライアントはサーバーを独自の環境で起動するため、シェルの PATH が含まれていないことがよくあります。comfy が仮想環境や非スタンダードな場所にある場合は、COMFY_BIN に絶対パス（例：/path/to/venv/bin/comfy）を設定してください。以下の各クライアントの例で設定場所を示します。クライアントがサーバーを起動する環境にすでに comfy が含まれている場合は、設定を省略してください。

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AIクライアントの設定

すべてのクライアントは同じMCP stdioコントラクトを使用します。comfy-local-mcp コマンドをサーバーとして実行します。お好みのクライアントを選択してください。

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Claude Code

1つのコマンドでサーバーを登録します。

claude mcp add comfy-local -e COMFY_BIN=/path/to/venv/bin/comfy -- comfy-local-mcp

または、プロジェクトのルートに .mcp.json ファイルを作成して登録することもできます。

{
  "mcpServers": {
    "comfy-local": {
      "command": "comfy-local-mcp",
      "env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
    }
  }
}

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Claude Desktop

claude_desktop_config.json を編集します（設定 → デベロッパー → 設定を編集。macOSの場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json にあります）。サーバーを追加し、Claude Desktopを再起動します。

{
  "mcpServers": {
    "comfy-local": {
      "command": "comfy-local-mcp",
      "env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
    }
  }
}

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Cursor

~/.cursor/mcp.json（グローバル）または .cursor/mcp.json（プロジェクトごと）にサーバーを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "comfy-local": {
      "command": "comfy-local-mcp",
      "env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
    }
  }
}

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クイックスタート

ゼロから画像生成まで：

1. 必要なコンポーネントをインストール

   pip install comfy-cli     # エンジン
   comfy install             # ComfyUIのワークスペースを作成（既存の場合はスキップ）
   pip install .             # このMCPサーバー → `comfy-local-mcp`コマンド
   
2. ComfyUIを起動して実行したままにする

   comfy launch
   
3. サーバーをクライアントに追加

   上記のクライアント用のスニペットを使用し、クライアントを再起動またはリロードしてツールを表示させてください。

4. エージェントにワークフローを実行させる

   例：

   “ローカルのComfyUIが動作していることを確認し、~/workflows/txt2img.jsonのワークフローを実行して、画像を表示してください。”

   内部では、エージェントはserver_infoを呼び出してComfyUIの起動を確認し、run_workflowでワークフローJSONを実行し、fetch_outputsで結果を収集します。

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ツール

各ツールは、comfy-cli コマンドにマッピングされ、--where local を指定して実行されます。ハイライト:

ツール	目的
server_info()	ローカルのComfyUIが実行中かどうか、場所、そしてどのワークスペースかを確認します。最初に呼び出します。
run_workflow(workflow_path, wait=True)	ワークフローJSONを実行します。wait=False で非同期に送信し、prompt_id を返します。
job_status / wait_for_job / watch_job	送信されたジョブをポーリング、待機、またはストリーミングします。
fetch_outputs(prompt_id, out_dir)	完了したジョブの出力を out_dir にコピーします。
launch_comfyui / stop_comfyui	ローカルのComfyUIを起動または停止します。
search_templates / fetch_template	組み込みテンプレートを見つけ、実行可能なワークフローJSONを書き出します。
search_nodes / get_node / list_nodes	ライブローカル インストール内のノードクラスを検査します（カスタムノードを含む）。
search_models	ディスク上のモデルファイルを一覧表示します。
validate_workflow	遅い実行の前に、ライブの object_info に対してワークフローを事前チェックします。

ノード内省とモデル検索は、ライブインストール（カスタムノードを含む）を読み取ります。これがクラウドMCPとのローカルの差別化要因です。完全なツール一覧とリファレンスについては、リポジトリ を参照してください。

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関連リンク

• Comfy Cloud MCP: ホスト型MCPサーバー、ローカルインストールやGPUは不要
• Comfy CLI: ターミナルからローカルのComfyUIとパートナー生成を操作
• comfy-local-mcp on GitHub: ソース、インストール、ツールリファレンス